## KOMPARASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
DAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN HUJAN DI DAERAH ALBURY, AUSTRALIA
Nur Huda Riyantoni 1 , Moh. Faqih Bahreisy 2 , Irfan Hakim 3 , Dwi Rolliawati 4
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya, Gunung Anyar, Surabaya
e-mail: 1 riyantoni2772@gmail.com , 2 reikun1207@gmail.com ,
3 irfanhakim240702@gmail.com , 4 dwi-roll@uinsby.ac.id

## Abstract
Rain is one of the 4 weather conditions on earth. The rain itself is sometimes erratic. For some people, rain is sometimes seen as an obstacle in carrying out their daily activities. Therefore, predictions about rain are needed. Predictions about rain really help people in carrying out their daily activities. The research aims to compare the predictive performance of SVM and ARIMA in forecasting rain. The data used in this case study research is data regarding daily weather for 10 years in the Albury area, Australia from 2008-2017 with a lot of 3040 data. The results obtained from SVM for forecasting rain using daily weather data for 10 years in the Albury area, Australia with the best accuracy rate with the SVM model is 97.532% with an error rate of 2.468%, while in the ARIMA model, the results are MAE 0.181, RMSE 0.254 and MAPE 0.159. So it can be concluded that the ARIMA model has a better performance in predicting rain than the SVM method.
Keyword: Hujan, Komparasi, Peramalan, SVM, ARIMA

## PENDAHULUAN
Hujan merupakan salah satu dari 4 cuaca yang ada di bumi. Hujan terjadi dikarenakan melewati proses penguapan air dari permukaan bumi yang naik ke atmosfer lalu mengembun dan menggumpal  menjadi  awan.  Ketika  embun  awan  tersebut  mengalami  perubahan  suhu  maka partikel-partikel es pada awan akan mencair menjadi tetesan air yang turun ke bumi sebagai hujan (Faradiba, 2021). Turunnya hujan sendiri terkadang tidak menentu waktunya.
Bagi  sebagian  masyarakat,  hujan  merupakan  sesuatu  yang  dinanti-nanti.  Namun,  bagi masyarakat  lainnya  hujan  terkadang  mereka  anggap  sebagai  halangan  dalam  menjalankan aktivitas sehari-hari terutama bagi wisatawan yang ingin liburan dengan mengunjungi berbagai objek  wisata.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkannya  prediksi  mengenai  hujan.  Adanya  prediksi mengenai hujan dapat memudahkan masyarakat menjalankan aktivitas hariannya. Dengan adanya prakiraan hujan dapat juga membantu memandu dan mendorong wisatawan untuk mengunjungi dan menghindari daerah tertentu.
Machine Learning (ML) merupakan teknologi yang dapat digunakan untuk memprediksi hujan (Suma, 2020). Nantinya, ML akan menganalisis kondisi cuaca pada suatu daerah tertentu untuk  menghasilkan  prediksi  cuaca.  ML  merupakan  cabang  dari Artificial  Intelligence (AI) tentang  algoritma  komputer  untuk  meningkatkan  kinerja  program  komputer  secara  otomatis berdasarkan data. (Supeno, 2019).
Support Vector Machine (SVM) adalah teknik berbasis ML yang bisa digunakan untuk prediksi. Selain itu, SVM dapat digunakan dalam peramalan time series . Hal ini dikarenakan SVM memiliki fungsi kernel sehingga dapat menyelesaikan permasalahan non-linier (Favorisen et al., 2019). Sedangkan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah perpaduan model dari Autoregressive (AR)  dan Moving  Average (MA).  AR  adalah  model  yang  menjelaskan pergerakan variabel berdasarkan pergerakan variabel tersebut di masa lalu. Sedangkan MA adalah sebuah model yang melihat pergerakan variabel berdasarkan residunya di masa lalu. Oleh karena
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol.6. No.1. Tahun 2023
itu, ARIMA bagus digunakan untuk peramalan data jangka pendek (Hendrawan, 2012).
Telah  terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  SVM  untuk memprediksi  sesuatu.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Imelda  dkk  (2021)  dalam membandingkan  SVM  dan Backpropagation untuk  meramalkan  banyaknya  wisatawan mancanegara yang datang ke Bali yang menunjukkan bahwa, tingkat akurasi terbaik diraih oleh SVM  (Tarigan  et  al.,  2021).  Kemudian  penelitian  yang  juga  dilakukan  oleh  Prima  dkk  (2019) dalam membandingkan metode SVM, Naive Bayes Classifier (NBC) dan Diskriminan pada data kebakaran  hutan  yang  juga  menunjukkan  bahwa,  metode  yang  memiliki  akurasi  paling  tinggi adalah metode SVM (Rahmadina, 2019).
Untuk ARIMA terdapat penelitian yang dilakukan oleh Sismi (2018) dalam perbandingan prediksi  metode ARIMA dan Moving average pada prediksi harga saham PT. BRI, Tbk  yang menghasilkan  metode  yang  paling  baik  digunakan  adalah  ARIMA  (Sismi  &  Darsyah,  2018). Penelitian  mengenai  ARIMA  juga  dilakukan  oleh  Safitri  dkk  (2021)  dalam  membandingkan metode  ARIMA  dan Exponential  Smoothing  Holt-Winters pada  data  kunjungan  dengan  hasil metode yang tepat untuk digunakan adalah ARIMA (Rumini, 2020).
Penelitian ini akan membandingkan kinerja antara SVM dan ARIMA dalam melakukan peramalan hujan menggunakan data harian cuaca selama 10 tahun pada daerah Albury, Australia dengan tujuan untuk memperoleh model dengan performa prediksi yang paling baik antara SVM dan ARIMA. Perolehan hasil perbandingan kinerja tersebut didapatkan melalui pengolahan data menggunakan KNIME dan Python.

## METODE PENELITIAN
Gambar  1  menjelaskan  alur  penelitian  yang  digunakan  untuk  melakukan  komparasi antara kinerja prediksi SVM dan ARIMA. Adapun data yang digunakan dalam penelitian studi kasus ini adalah data mengenai harian cuaca selama 10 tahun pada daerah Albury, Australia. dari tahun 2008-2017 dengan banyak data 3040 data.
Gambar 1. Alur Penelitian
Setelah data diperoleh, dilakukan tahapan import data pada Python dan KNIME. Adapun data yang diimport berjenis CSV ( Comma-separated values ). Setelah data diimport, dilakukan pembagian  data  menjadi  dua  jenis,  yakni  data  latih  dan  data  uji.  Seperti  namanya,  data  latih digunakan  dalam  melatih  algoritma  untuk  mencari  model  yang  sesuai,  sedangkan  data  uji digunakan dalam hal pengujian kinerja model yang didapatkan pada tahap uji (Rezkia, 2021).
Fase pengolahan data dan pengujian data dilakukan menggunakan pemrograman Python
dan pada KNIME. Pada pemrograman Python digunakan beberapa library seperti numpy, pandas, seaborn, dll. Sedangkan pada KNIME akan dibentuk flow terlebih dahulu sebelum data diolah.
Setelah data diuji, akan didapatkan hasil akurasi yang didapatkan guna melakukan fase evaluasi data. Pada fase tersebut, kinerja SVM dan ARIMA akan dibandingkan untuk mencari model dengan performa prediksi paling baik.

## Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Autoregressive  Integrated Moving  Average (ARIMA)  adalah model  yang    sepenuhnya mengabaikan  variabel  independen  dalam  membuat  peramalan.  ARIMA  menggunakan  nilai dependen dari masa lalu dan variabel masa yang sekarang untuk  menghasilkan prakiraan jangka pendek yang akurat. ARIMA memiliki akurasi yang tinggi jika observasi dari  deret waktu ( time series ) secara statistik berkorelasi satu sama lain (dependen) (Hendrawan, 2012).
1. Autoregressive Model (AR)
Umumnya  Model autoregressive dengan  ordo  p  (AR(p))  atau  model  ARIMA  (p,0,0) dijelaskan sebagai berikut:
𝑋 𝑡 =   𝜇 ′ + 𝜑 1 𝑋 𝑡−1 + 𝜑 2 𝑋 𝑡−2 +. . . +𝜑 𝑝 𝑋 𝑡−𝑝 + 𝑒 𝑡 dimana: µ' = konstanta φ p = parameter autoregresif ke-p e t = nilai kesalahan pada saat t
2. Moving Average Model (MA)
Umumnya model moving average ordo q (MA(q)) atau ARIMA (0,0,q) dijelaskan sebagai berikut:
𝑋 𝑡 = 𝜇 ′ + 𝑒 𝑡 −   𝜃 1 𝑒 𝑡−1 − 𝜃 2 𝑒 𝑡−2 −. . . − 𝜃 𝑞 𝑒 𝑡−𝑘 dimana: µ' = konstanta θ 1 sampai θ q adalah parameter-parameter moving average e t-k = nilai kesalahan pada saat t – k

## Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  salah  satu  metode supervised  learning yang sering digunakan untuk klasifikasi data (seperti Support Vector Classification ) dan juga umum digunakan dalam regresi ( Support Vector Regression ) (Nugroho et al., 2003). Dalam membuat model klasifikasi, SVM memiliki konsep yang lebih sempurna dan mendetail secara matematis dibandingkan  dengan  teknik  klasifikasi  yang  lainnya  (Awad  &  Khanna,  2015).  SVM  juga digunakan  untuk  mengatasi  masalah  klasifikasi  dan  regresi  secara  linear  maupun  non-linear (Nanda et al., 2018.
Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu metode machine learning yang bekerja berdasarkan  prinsip Structural  Risk  Minimization (SRM)  yang  bertujuan  untuk  mencari hyperplane terbaik dengan cara memisah dua buah class pada input space. Tujuan  penggunaan kernel yaitu untuk merubah data ke ruang yang berdimensi tinggi dengan cara menjadikan data non-linier  terpisah  secara  linier.  Terdapat  beberapa  jenis  kernel  berdasarkan  fungsinya  yang digunakan pada sebuah aplikasi untuk mengatasi masalah pada metode Support Vector Machine (SVM), antara lain (Zaiem Praghakusma & Charibaldi, 2021):

## 1. Kernel Linear
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) = 𝑥 𝑖 𝑇 𝑥
dimana: x i = data latih
x = data uji
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol.6. No.1. Tahun 2023
2. Kernel Polynomial
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) = (𝛾(𝑥 𝑖 𝑇 𝑥) + 𝑟) 𝑝
dimana: x i = data latih x = data uji
𝛾 = 𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎
r = koefisien
p = derajat polinomial
3. Kernel Radial Basis Function (RBF)
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) = exp(−𝛾||𝑥 𝑖 − 𝑥|| 2 + 𝐶)
dimana: x i = data latih
x = data uji c = cost

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk menguji performa antara model SVM dan ARIMA dalam peramalan hujan dengan menggunakan data harian cuaca selama 10 tahun pada daerah Albury, Australia.  Pembahasan  dimulai  dengan  menentukan  parameter  terbaik  pada  setiap  metode  dan dilanjutkan dengan komparasi antara kedua metode.
Tabel 1. Parameter yang digunakan
Nama Parameter Deskripsi Tipe Data Date Waktu terjadinya cuaca Date Location Tempat terjadinya cuaca String Min Temp Tempertur minimun cuaca Float Max Temp Tempertur maksimum cuaca Float Rainfall Proses terjadinya curah hujan Float Wind Gust Speed Kecepatan hembusan angin Int Wind Speed 9am Kecepatan angin pada pukul 9 pagi Int Wind Speed 3pm Kecepatan angin pada pukul 3 sore Int Humidity 9am Kelembapan pada pukul 9 pagi Int Humidity 3pm Kelembapan pada pukul 3 sore Int Pressure 9am Tekanan pada pukul 9 pagi Float Pressure 3pm Tekanan pada pukul 3 sore Float Temp 9am Temperature pada pukul 9 pagi Float Temp 3pm Temperature pada pukul 3 sore Float Rain Today Terjadinya hujan String Sumber: Australia Weather Data | ( Australia Weather Data | Kaggle , n.d.)
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol.6. No.1. Tahun 2023

## A. Prediksi Menggunakan SVM
Prediksi untuk SVM dilakukan menggunakan KNIME dan pemrograman Python, berikut merupakan penjelasannya:

## ● Menggunakan KNIME
Pada Gambar 2 dijelaskan mengenai workflow yang digunakan untuk prediksi SVM
Gambar 2. Model SVM Menggunakan KNIME
Mula  mula,  data  diimport  menggunakan  node  file  reader,  data  yang  diimport berformat  csv.  Setelah  data  diimport,  langkah  selanjutnya  adalah  membagi  data  menjadi data latih dan data uji, hal ini dilakukan dengan bantuan node partitioning.
Data  yang  digunakan  untuk  data  latih  sebesar  80%,  sedangkan  data  uji menggunakan  20%  data  sisanya.  Pada  node  tersebut  juga  dilakukan  pemilihan  metode partisi. Langkah selanjutnya adalah memilih kernel yang akan digunakan pada node svm learner.  Setelah itu, data akan diproses pada node svm predictor dan akan ditampilkan hasil Confusion Matrix dan tingkat akurasi prediksi pada  node scorer.
Adapun penjelasan node-node yang digunakan pada workflow KNIME dijelaskan pada Tabel 2 berikut
Tabel 2. Penjelasan Node yang dipakai pada Flow SVM
Node Penjelasan Node Digunakan untuk mengimport file yang berisi data yang akan diprediksi
Digunakan untuk membagi data menjadi data latih dan data uji. Node tersebut juga digunakan untuk menentukan jenis sampling apa yang dipakai dalam
mengolah data Digunakan untuk melatih mesin vektor dukungan pada data input. Node ini juga digunakan untuk memilih tipe kernel yaitu HyperTangent, Polynomial, dan RBF.
Node ini menggunakan model SVM yang dihasilkan oleh node SVM learner  untuk memprediksi output untuk nilai yang diberikan.
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol.6. No.1. Tahun 2023
Untuk menampilkan Confusion Matrix data yang telah diproses serta menampilkan tingkat
akurasi prediksi
Sumber: KNIME Community Hub | ( Nodes – KNIME Community Hub , n.d.)
Agar mendapatkan tingkat akurasi yang paling tinggi, data diuji menggunakan tipe sampling yang  berbeda  serta  kernel  yang  berbeda.  Adapun  hasil  dari  data  yang  sudah  diproses dijelaskan pada tabel di bawah ini.
Tabel 3. Hasil pengolahan data SVM menggunakan KNIME
Kernel Metode Sampling Akurasi Polynomial Random Sampling 99,671% Stratified Sampling 99,507% RBF Random Sampling 78,783% Stratified Sampling 79,77%
Dari  Tabel  3  didapatkan  tingkat  akurasi  paling  tinggi  adalah  ketika  data  diolah menggunakan kernel Polynomial dan menggunakan metode random sampling yakni sebesar 99,671%.
● Menggunakan Python
Setelah  melalui  tahapan  pengkodean  menggunakan  Python,  didapatkan  hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil pengolahan data SVM menggunakan Python
Kernel Metode Sampling Akurasi Polynomial Random Sampling 93,914% Stratified Sampling 92,105% RBF Random Sampling 97,532% Stratified Sampling 96,710%
Dari  hasil  yang  diperoleh,  dapat  disimpulkan  bahwa,  tingkat  akurasi  paling  tinggi didapatkan  ketika  data  diolah  menggunakan  kernel  RBF  dan  menggunakan  metode random sampling yakni sebesar 97,532%.
● Komparasi hasil SVM menggunakan  KNIME & Python Pengolahan  data  menggunakan  KNIME  memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi sebesar  99,671%  dengan  menggunakan  kernel  Polynomial  dan  menggunakan  metode random sampling .
Sedangkan  hasil  pengolahan  data  menggunakan  Python  memperoleh  tingkat akurasi  paling  tinggi  sebesar  97,532%  dengan  menggunakan  kernel  RBF  dan menggunakan metode random sampling .
Dari  hasil  yang  sudah  diperoleh  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengolahan data untuk peramalan hujan menggunakan data harian cuaca selama 10 tahun pada daerah Albury, Australia paling baik adalah menggunakan pemrograman Python dengan memakai kernel RBF dan menggunakan metode random sampling .

## B. Prediksi Menggunakan ARIMA
Prediksi  untuk  ARIMA  dilakukan  menggunakan    KNIME  dan  pemrograman  Python, berikut merupakan penjelasannya.
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol.6. No.1. Tahun 2023
● Menggunakan  KNIME
Pada Gambar 3 dijelaskan mengenai workflow yang digunakan untuk prediksi ARIMA
Gambar 3. Model ARIMA Menggunakan KNIME
Hal  yang  pertama  dilakukan  adalah  mengimport  data  menggunakan  node  file reader. Setelah data diimport, langkah selanjutnya adalah membagi data menjadi data latih dan data uji, hal ini dilakukan dengan bantuan node partitioning.
Data  yang  digunakan  untuk  data  latih  sebesar  80%,  sedangkan  data  uji menggunakan  20%  data  sisanya.  Pada  node  tersebut  juga  dilakukan  pemilihan  metode partisi.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengisi  parameter  ARIMA  pada  node  ARIMA learner, parameter yang  digunakan adalah  (1,1,1) dan mengisi periode yang ingin diramal pada node ARIMA predictor.
Setelah itu, data akan diproses dan akan ditampilkan tingkat error dari data yang sudah  diproses  pada  node  Numeric  Scorer.  Adapun  penjelasan  dari  node-node  yang digunakan pada workflow KNIME dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.

## Tabel 5. Penjelasan Node yang dipakai pada Flow ARIMA
Node Penjelasan Node Digunakan untuk mengimport file yang berisi data yang akan diprediksi
Digunakan untuk membagi data menjadi data latih dan data uji. Node tersebut juga digunakan untuk menentukan jenis sampling apa yang dipakai dalam
mengolah data Digunakan untuk memperkirakan parameter time series pada model ARIMA Untuk Menghitung prediksi dari estimasi model
ARIMA
Untuk menampilkan dan menghitung statistik antara nilai kolom numerik (r i ) dan nilai prediksi (pi i).
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol.6. No.1. Tahun 2023
Sumber: KNIME Community Hub | ( Nodes – KNIME Community Hub , n.d.)
Supaya  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi,  data  diuji  menggunakan  tipe sampling yang berbeda. Adapun hasil dari data yang sudah diproses dijelaskan pada tabel di bawah ini.
Tabel 6. Hasil pengolahan data ARIMA menggunakan KNIME Metode Sampling MAE RMSE MAPE Random Sampling 1,188 1,255 0,989 Stratified Sampling 1,188 1,254 0,989
Dari Tabel 6 didapatkan bahwa, tingkat error yang paling kecil adalah ketika data diolah menggunakan  metode  stratified  sampling  yakni  memiliki  MAE  1,188,  RMSE  1,254  dan MAPE 0,989.
● Menggunakan Python
Dalam  memprediksi  data  hujan  menggunakan  ARIMA  dengan  python  diawali  dengan mengimport data dari csv kedalam kode dan juga dilakukan parsing kolom disesuiakan dengan tipe data kolom. Setelah itu dilakukan penghapusan kolom yang tidak digunakan, seperti kolom lokasi.  Lalu  dilakukang  maping  pada  data  yang  akan  diprediksi  yaitu  RainToday  dikarenakan Pada kolom tersebut terdapat data berjenis string dengan dilakukan perubahan data dengan nilai ‘NO’ menjadi 1, dan juga mengubah data dengan nilai ‘YES’ menjadi 2.
Sebelum melakukan mengolahan data hujan menggunakan ARIMA, diperlukan data yang stationer, maka  setelah  dilakukan  beberapa langkah diatas  data  diolah  terlebih  dahulu menjadi data  stationer  dengan  dilakukan  diferensiasi  pada  hujan  data  yang  masih  belum  stasioner. Perbandingan Dataset harian cuaca sebelum dan sesudah dilakukan diferensiasi ditunjukkan pada Gambar 4 dan 5.
Gambar 4. Dataset Harian Cuaca Selama 10 Tahun pada Daerah Albury Australia sebelum dilakukan diferensiasi (non-stationer)
Gambar 5. Dataset Harian Cuaca Selama 10 Tahun pada Daerah Albury Australia
setelah dilakukan diferensiasi (stationer)
Setelah  data  dilakukan  diferensiasi  dan  telah  menjadi  data  stationer,  langkah  berikutnya yaitu dengan membagi data menjadi data training dan data testing, dengan 80% data digunakan untuk data training, dan 20% data sisanya digunakan untuk data testing.
Setelah mendapatkan data stationer dan dilakukan partisi menjadi data testing dan training maka  dilakukan  permodelan  ARIMA  dengan  parameter  (1,1,1).  Setelah  melalui  tahapan pengkodean menggunakan Python, didapatkan hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil pengolahan data ARIMA menggunakan Python
Metode Sampling MAE RMSE MAPE Random Sampling 0,181 0,244 0,159 Stratified Sampling 0,181 0,244 0,159
Dari Tabel VII diketahui bahwa, masing-masing metode sampling memiliki tingkat error yang sama, yakni sama-sama memiliki MAE 0,181, RMSE 0,254 dan MAPE 0,159

## ● Komparasi hasil ARIMA menggunakan  KNIME & Python
Pengolahan  data  menggunakan  KNIME  memiliki  tingkat  error  yang  paling  kecil  dengan MAE  1,188,  RMSE  1,254  dan  MAPE  0,989  dengan  menggunakan  metode  stratified  sampling. Sedangkan  hasil  pengolahan  data  menggunakan  Python  memperoleh  tingkat  error  dengan  MAE 0,181, RMSE 0,254 dan MAPE 0,159.
Dari hasil yang sudah diperoleh tersebut, dapat disimpulkan bahwa pengolahan data untuk peramalan hujan menggunakan data harian cuaca selama 10 tahun pada daerah Albury, Australia paling baik adalah menggunakan pemrograman Python.

## KESIMPULAN
Penelitian ini, membandingkan antara  SVM  dan  ARIMA  dalam melakukan  peramalan hujan menggunakan data harian cuaca selama 10 tahun pada daerah Albury, Australia. Hasil yang diperoleh dari SVM untuk peramalan hujan menggunakan data harian cuaca selama 10 tahun pada daerah Albury, Australia dengan tingkat akurasi paling bagus dengan model SVM adalah sebesar 97,532% dengan tingkat error sebesar 2,468%, sedangkan pada model ARIMA diperoleh hasil MAE 0,181, RMSE 0,254 dan MAPE 0,159. Sehingga dapat disimpulkan bahwa, model ARIMA memiliki kinerja yang lebih baik dalam memprediksi hujan dibandingkan dengan metode SVM.

## SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  menggunakan  metode  peramalan lainnya  untuk  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  beragam.  Adanya  hal  tersebut,  guna mendapatkan metode peramalan yang terbaik untuk meramalkan hujan.
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol.6. No.1. Tahun 2023

## DAFTAR PUSTAKA
Australia Weather Data | Kaggle . (n.d.). Retrieved January 4, 2023, from https://www.kaggle.com/datasets/arunavakrchakraborty/australia-weather-data
Awad, M., & Khanna, R. (2015). Efficient learning machines: Theories, concepts, and applications for engineers and system designers. Apress Berkeley.
Faradiba,  N.  (2021). Proses  Terjadinya  Hujan  dan  Penjelasannya  Menurut  Sains  Halaman  all  -
Kompas.com . KOMPAS.COM.
https://www.kompas.com/sains/read/2021/05/20/100400923/proses-terjadinya-hujan-dan- penjelasannya-menurut-sains?page=all
Favorisen, R. L., Sani, R. S., Kurniawan, D., & Irawati, A. R. (2019). IMPLEMENTASI METODE SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DALAM  PREDIKSI  PERSEBARAN  DEMAM BERDARAH DI KOTA BANDAR LAMPUNG. Jurnal Komputasi , 7 (2), 63–73.
Hendrawan, B. (2012). Penerapan Model Arima dalam Memprediksi IHSG. Jurnal Integrasi , 4 (2).
Nanda, M. A., Seminar, K. B., Nandika, D., & Maddu, A. (2018). A comparison study of kernel functions in the support vector machine and its application for termite detection. Information , 9 (5), 1–14.
Nodes –  KNIME  Community  Hub . (n.d.). Retrieved January 4, 2023, from https://hub.knime.com/search?type=Node&sort=maxKudos
Nugroho,  A.  S.,  Witarto,  A.  B.,  &  Handoko,  D.  (2003).  Support  Vector  Machine  –Teori  dan Aplikasinya  dalam  Bioinformatika. Proceeding  of  Indonesian  Scientific  Meeting  in  Central Japan .
Rahmadina,  R.  (2019). Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM),  Naïve Bayes Classifier (NBC), dan Diskriminan pada Data Forest Fires. .
Rezkia,  S.  M. (2021,  February  19). Algoritma  Supervised  Vs  Unsupervised  Learning,  Cari  Tahu Bed... https://dqlab.id/algoritma-supervised-vs-unsupervised-learning
Rumini, N. (2020). PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTERS UNTUK PERAMALAN DATA  KUNJUNGAN. Jurnal Sistem Informasi , 9 (3), 622–632.
Sismi,  &  Darsyah,  M.  Y.  (2018). Perbandingan  Prediksi  Harga  Saham  PT.BRI,  Tbk dengan  METODE ARIMA dan MOVING AVERAGE .
Suma,  B.  (2020). PENERAPAN  MACHINE  LEARNING  DI  DALAM  PREDIKSI  CUACA . Universitas Pasundan.
Supeno, H. (2019). Pertemuan 14 Machine Learning . Universitas Pasundan.
Tarigan, I. A., Bayupati, I. P. A., & Putri, G. A. A. (2021). Komparasi model support vector machine dan backpropagation dalam peramalan jumlah wisatawan mancanegara di provinsi Bali. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , 9 (2), 90–95.
Zaiem Praghakusma, A., & Charibaldi, N. (2021). Komparasi Fungsi Kernel Metode Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Instagram dan Twitter (Studi Kasus : Komisi Pemberantasan Korupsi) . 9 (2), 33–42. https://doi.org/10.12928/jstie.v8i3.xxx